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AAAI 2025|从架构角度重新审视3D异常检测的多模态融合
本文从架构角度重新审视了3D异常检测的多模态融合问题,提出了3D-ADNAS方法,通过神经架构搜索优化多模态融合策略和模态特定模块,旨在提高3D异常检测性能。
AI图像生成新高度!英伟达Laplacian Diffusion Models:将图像拆成不同频率分量并分别生成
英伟达提出Laplacian Diffusion Models,这是一种受拉普拉斯金字塔启发的像素空间扩散模型,能够将图像拆分为不同频率成分并分别生成。该模型应用于文生图、超分辨率等任务,并通过U-Net网络实现。
NeurIPS 2024|全面提升文生图SOTA方法!ToMe:基于token合并的免训练文生图语义绑定
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作者丨AI生成未来
来源丨AI生成未来
编辑丨极市平台
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智汇无锡,AI 领航 第二届无锡国际人工智能创新应用大会圆满落幕
第二届无锡国际人工智能创新应用大会在梁溪区举行,众多业界专家、行业精英共聚一堂探讨AI发展。活动包括政策发布、大模型发布及大赛颁奖等环节,并展示了多个应用场景和未来发展方向。
大模型微调样本构造的trick
通过全参数微调实现ChatGLM2-6B模型的优化,重点在于多轮对话训练样本组织方式改进。采用session级别训练,避免了数据重复膨胀和低效问题,提高了训练效果,并实现了与原版相比有显著提升。